4、利用深度学习检测腐烂果蔬

利用深度学习检测腐烂果蔬

1. 引言

水果和蔬菜是我们日常生活中必不可少的物品。自然界中有不同种类的可食用果蔬，新鲜果蔬不仅美味，还富含多种重要的维生素和矿物质，在食品加工行业中也被用于制作美味的食品。

从收获到到达消费者手中，果蔬需要经过多个阶段，如收获、分拣、分类、分级等。这些任务的手动执行需要大量的专业资源和时间，而且许多国家由于人们对这种繁重工作缺乏兴趣，面临着农业任务资源短缺的问题。因此，果蔬加工的各个方面都需要自动化。计算机视觉和机器学习在解决不同行业的各种自动化问题上取得了巨大成功，研究人员也借助这些技术解决了果蔬加工中的各种问题。本文主要探讨利用计算机视觉和机器学习技术解决果蔬加工中的问题和挑战，重点关注腐烂果蔬的自动检测。

腐烂果蔬的表面形状、颜色和纹理通常会发生变化，还会散发出难闻的气味。果蔬腐烂的原因有很多，如温度、湿度、空气、光照和微生物等，在库存和运输过程中都可能发生腐烂。一个腐烂的果蔬可能会损坏库存中的多个新鲜果蔬，导致商业损失。早期检测腐烂果蔬可以减少库存或商店内的损失，提高食品安全。手动检测是通过闻气味、观察形状变形、表面颜色和纹理变化来进行的，但在利用计算机视觉和机器学习进行自动检测时，无法检测气味，只能依靠表面特征的变化，这给基于计算机的腐烂果蔬检测带来了挑战。本文将使用最先进的深度学习技术解决腐烂果蔬检测问题，并提出一种卷积神经网络（CNN）架构对捕获的果蔬图像进行新鲜和腐烂的分类。

2. 计算机视觉和机器学习在果蔬加工中的应用

计算机视觉和机器学习在果蔬加工的自动化挑战中已经取得了惊人的成功。计算机视觉完全依赖于果蔬的外观。果蔬加工的相关文献可以根据问题进行大致分类，以下是一些果蔬加工中具有挑战性